GPT-4o (2024-05-13) ialah snapshot 13 Mei yang dinamakan secara berasingan dalam keluarga GPT-4o OpenAI. Peranannya dalam API menggabungkan input teks dan imej dengan output teks. Edisi bertarikh ini kekal berbeza daripada snapshot 6 Ogos dan 20 November yang lebih baharu serta pilihan khusus audio atau sembang yang berubah dari semasa ke semasa.
Kegunaan praktikal ialah menerangkan contoh visual dalam konteks soalan bertulis. Berikan tangkapan skrin, foto, imej dokumen atau rajah dan kenal pasti butiran yang penting. Contoh permintaan sokongan menggabungkan tangkapan skrin dengan huraian kesukaran pengguna, kemudian meminta pemerhatian yang relevan, maklumat yang tiada dan cadangan balasan. Tambahkan konteks yang tidak dapat ditetapkan oleh imej semata-mata.
Bagi penulisan, berikan bahan asal, khalayak sasaran dan tujuan hasil. Anda boleh meminta penjelasan, petikan yang disunting, arahan atau perbandingan yang berkait dengan fakta yang diberikan. Kenal pasti istilah dan pernyataan yang mesti dikekalkan dalam penulisan semula. Dalam susulan, namakan bahagian yang perlu diubah dan jelaskan sama ada isu itu melibatkan nada, panjang, syarat yang tertinggal atau hubungan yang tidak jelas.
Dokumentasi keluarga GPT-4o OpenAI menyenaraikan tetingkap konteks 128000 token. Bahan sumber, perbualan dan jawapan yang dijana berkongsi tetingkap yang tersedia. Kekalkan fakta terdahulu yang berguna dan tinggalkan ruang untuk respons. Input panjang berfungsi paling baik dengan soalan yang ditakrifkan dan keutamaan sumber, bukannya arahan untuk menganggap setiap petikan sama relevannya.
Bagi hasil yang boleh dibaca mesin, dokumentasi mod JSON OpenAI merangkumi nama model GPT-4o. Mod JSON menyasarkan JSON yang sah; aplikasi masih menyemak medan yang diperlukan dan maknanya. Pemformatan respons berasaskan skema didokumenkan untuk snapshot 6 Ogos dan edisi yang lebih baharu; aliran kerja 13 Mei menggunakan perbezaan mod JSON yang lebih lama. Permintaan fungsi, apabila digunakan dalam aliran alat yang disokong oleh pengeluar, berasingan daripada teks akhir dan daripada operasi yang benar-benar dilaksanakan oleh aplikasi.
Sediakan bahan visual dengan label yang boleh dibaca dan konteks sekeliling yang mencukupi untuk mentafsirkannya. Takrifkan cara maklumat yang tiada perlu dipaparkan dalam hasil dan perkara yang akan melengkapkan tugas. Artifak yang berguna ialah penjelasan khusus, dokumen yang disemak atau cadangan respons yang pernyataan pentingnya boleh dibandingkan dengan bahan asal. Susulan yang terfokus kemudian boleh menyelesaikan soalan terbuka atau memperhalus satu bahagian daripada hasil yang sama.
", "aboutText": "GPT-4o (2024-05-13) ialah snapshot 13 Mei yang dinamakan secara berasingan dalam keluarga GPT-4o OpenAI. Peranannya dalam API menggabungkan input teks dan imej dengan output teks. Edisi bertarikh ini kekal berbeza daripada snapshot 6 Ogos dan 20 November yang lebih baharu serta pilihan khusus audio atau sembang yang berubah dari semasa ke semasa.\n\nKegunaan praktikal ialah menerangkan contoh visual dalam konteks soalan bertulis. Berikan tangkapan skrin, foto, imej dokumen atau rajah dan kenal pasti butiran yang penting. Contoh permintaan sokongan menggabungkan tangkapan skrin dengan huraian kesukaran pengguna, kemudian meminta pemerhatian yang relevan, maklumat yang tiada dan cadangan balasan. Tambahkan konteks yang tidak dapat ditetapkan oleh imej semata-mata.\n\nBagi penulisan, berikan bahan asal, khalayak sasaran dan tujuan hasil. Anda boleh meminta penjelasan, petikan yang disunting, arahan atau perbandingan yang berkait dengan fakta yang diberikan. Kenal pasti istilah dan pernyataan yang mesti dikekalkan dalam penulisan semula. Dalam susulan, namakan bahagian yang perlu diubah dan jelaskan sama ada isu itu melibatkan nada, panjang, syarat yang tertinggal atau hubungan yang tidak jelas.\n\nDokumentasi keluarga GPT-4o OpenAI menyenaraikan tetingkap konteks 128000 token. Bahan sumber, perbualan dan jawapan yang dijana berkongsi tetingkap yang tersedia. Kekalkan fakta terdahulu yang berguna dan tinggalkan ruang untuk respons. Input panjang berfungsi paling baik dengan soalan yang ditakrifkan dan keutamaan sumber, bukannya arahan untuk menganggap setiap petikan sama relevannya.\n\nBagi hasil yang boleh dibaca mesin, dokumentasi mod JSON OpenAI merangkumi nama model GPT-4o. Mod JSON menyasarkan JSON yang sah; aplikasi masih menyemak medan yang diperlukan dan maknanya. Pemformatan respons berasaskan skema didokumenkan untuk snapshot 6 Ogos dan edisi yang lebih baharu; aliran kerja 13 Mei menggunakan perbezaan mod JSON yang lebih lama. Permintaan fungsi, apabila digunakan dalam aliran alat yang disokong oleh pengeluar, berasingan daripada teks akhir dan daripada operasi yang benar-benar dilaksanakan oleh aplikasi.\n\nSediakan bahan visual dengan label yang boleh dibaca dan konteks sekeliling yang mencukupi untuk mentafsirkannya. Takrifkan cara maklumat yang tiada perlu dipaparkan dalam hasil dan perkara yang akan melengkapkan tugas. Artifak yang berguna ialah penjelasan khusus, dokumen yang disemak atau cadangan respons yang pernyataan pentingnya boleh dibandingkan dengan bahan asal. Susulan yang terfokus kemudian boleh menyelesaikan soalan terbuka atau memperhalus satu bahagian daripada hasil yang sama.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.openai/gpt-4o-2024-05-13Snapshot API GPT-4o bertarikh 13 Mei yang dinamakan secara berasingan berfungsi dengan teks dan imej serta mengembalikan teks. Gunakan arahan visual atau penulisan untuk membina penjelasan, petikan yang disunting atau respons berdasarkan bahan yang diberikan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-4o (2024-05-13) ialah snapshot 13 Mei yang dinamakan secara berasingan dalam keluarga GPT-4o OpenAI. Peranannya dalam API menggabungkan input teks dan imej dengan output teks. Edisi bertarikh ini kekal berbeza daripada snapshot 6 Ogos dan 20 November yang lebih baharu serta pilihan khusus audio atau sembang yang berubah dari semasa ke semasa.
Kegunaan praktikal ialah menerangkan contoh visual dalam konteks soalan bertulis. Berikan tangkapan skrin, foto, imej dokumen atau rajah dan kenal pasti butiran yang penting. Contoh permintaan sokongan menggabungkan tangkapan skrin dengan huraian kesukaran pengguna, kemudian meminta pemerhatian yang relevan, maklumat yang tiada dan cadangan balasan. Tambahkan konteks yang tidak dapat ditetapkan oleh imej semata-mata.
Bagi penulisan, berikan bahan asal, khalayak sasaran dan tujuan hasil. Anda boleh meminta penjelasan, petikan yang disunting, arahan atau perbandingan yang berkait dengan fakta yang diberikan. Kenal pasti istilah dan pernyataan yang mesti dikekalkan dalam penulisan semula. Dalam susulan, namakan bahagian yang perlu diubah dan jelaskan sama ada isu itu melibatkan nada, panjang, syarat yang tertinggal atau hubungan yang tidak jelas.
Dokumentasi keluarga GPT-4o OpenAI menyenaraikan tetingkap konteks 128000 token. Bahan sumber, perbualan dan jawapan yang dijana berkongsi tetingkap yang tersedia. Kekalkan fakta terdahulu yang berguna dan tinggalkan ruang untuk respons. Input panjang berfungsi paling baik dengan soalan yang ditakrifkan dan keutamaan sumber, bukannya arahan untuk menganggap setiap petikan sama relevannya.
Bagi hasil yang boleh dibaca mesin, dokumentasi mod JSON OpenAI merangkumi nama model GPT-4o. Mod JSON menyasarkan JSON yang sah; aplikasi masih menyemak medan yang diperlukan dan maknanya. Pemformatan respons berasaskan skema didokumenkan untuk snapshot 6 Ogos dan edisi yang lebih baharu; aliran kerja 13 Mei menggunakan perbezaan mod JSON yang lebih lama. Permintaan fungsi, apabila digunakan dalam aliran alat yang disokong oleh pengeluar, berasingan daripada teks akhir dan daripada operasi yang benar-benar dilaksanakan oleh aplikasi.
Sediakan bahan visual dengan label yang boleh dibaca dan konteks sekeliling yang mencukupi untuk mentafsirkannya. Takrifkan cara maklumat yang tiada perlu dipaparkan dalam hasil dan perkara yang akan melengkapkan tugas. Artifak yang berguna ialah penjelasan khusus, dokumen yang disemak atau cadangan respons yang pernyataan pentingnya boleh dibandingkan dengan bahan asal. Susulan yang terfokus kemudian boleh menyelesaikan soalan terbuka atau memperhalus satu bahagian daripada hasil yang sama.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-4o-2024-05-13 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.01 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.01 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-4o-2024-05-13", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-4o-2024-05-13',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-4o-2024-05-13',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-2024-05-13
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
openai/gpt-4o-2024-05-13Snapshot API GPT-4o bertarikh 13 Mei yang dinamakan secara berasingan berfungsi dengan teks dan imej serta mengembalikan teks. Gunakan arahan visual atau penulisan untuk membina penjelasan, petikan yang disunting atau respons berdasarkan bahan yang diberikan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-4o (2024-05-13) ialah snapshot 13 Mei yang dinamakan secara berasingan dalam keluarga GPT-4o OpenAI. Peranannya dalam API menggabungkan input teks dan imej dengan output teks. Edisi bertarikh ini kekal berbeza daripada snapshot 6 Ogos dan 20 November yang lebih baharu serta pilihan khusus audio atau sembang yang berubah dari semasa ke semasa.
Kegunaan praktikal ialah menerangkan contoh visual dalam konteks soalan bertulis. Berikan tangkapan skrin, foto, imej dokumen atau rajah dan kenal pasti butiran yang penting. Contoh permintaan sokongan menggabungkan tangkapan skrin dengan huraian kesukaran pengguna, kemudian meminta pemerhatian yang relevan, maklumat yang tiada dan cadangan balasan. Tambahkan konteks yang tidak dapat ditetapkan oleh imej semata-mata.
Bagi penulisan, berikan bahan asal, khalayak sasaran dan tujuan hasil. Anda boleh meminta penjelasan, petikan yang disunting, arahan atau perbandingan yang berkait dengan fakta yang diberikan. Kenal pasti istilah dan pernyataan yang mesti dikekalkan dalam penulisan semula. Dalam susulan, namakan bahagian yang perlu diubah dan jelaskan sama ada isu itu melibatkan nada, panjang, syarat yang tertinggal atau hubungan yang tidak jelas.
Dokumentasi keluarga GPT-4o OpenAI menyenaraikan tetingkap konteks 128000 token. Bahan sumber, perbualan dan jawapan yang dijana berkongsi tetingkap yang tersedia. Kekalkan fakta terdahulu yang berguna dan tinggalkan ruang untuk respons. Input panjang berfungsi paling baik dengan soalan yang ditakrifkan dan keutamaan sumber, bukannya arahan untuk menganggap setiap petikan sama relevannya.
Bagi hasil yang boleh dibaca mesin, dokumentasi mod JSON OpenAI merangkumi nama model GPT-4o. Mod JSON menyasarkan JSON yang sah; aplikasi masih menyemak medan yang diperlukan dan maknanya. Pemformatan respons berasaskan skema didokumenkan untuk snapshot 6 Ogos dan edisi yang lebih baharu; aliran kerja 13 Mei menggunakan perbezaan mod JSON yang lebih lama. Permintaan fungsi, apabila digunakan dalam aliran alat yang disokong oleh pengeluar, berasingan daripada teks akhir dan daripada operasi yang benar-benar dilaksanakan oleh aplikasi.
Sediakan bahan visual dengan label yang boleh dibaca dan konteks sekeliling yang mencukupi untuk mentafsirkannya. Takrifkan cara maklumat yang tiada perlu dipaparkan dalam hasil dan perkara yang akan melengkapkan tugas. Artifak yang berguna ialah penjelasan khusus, dokumen yang disemak atau cadangan respons yang pernyataan pentingnya boleh dibandingkan dengan bahan asal. Susulan yang terfokus kemudian boleh menyelesaikan soalan terbuka atau memperhalus satu bahagian daripada hasil yang sama.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-4o-2024-05-13 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.01 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.01 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "openai/gpt-4o-2024-05-13",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-4o-2024-05-13', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-2024-05-13
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Clarify an account-change instruction\n\nRewrite this instruction as a clear numbered procedure: 'To change the billing email, open Settings, choose Billing, edit Billing contact, then save. Changing the sign-in email does not change the billing email. Only owners can save billing changes.' Preserve the permission condition and the distinction between the two email fields. Add no interface controls beyond those named.A short numbered procedure with the owner permission and email-field distinction clearly stated.Every named control comes from the source and the result does not equate billing and sign-in email.